画像処理の多くはディジタルフィルタリングである。その設計方法を理解し、実行方法を習得することにより、多種多様な画像処理が可能となる。最近では、画像認識/画像理解への応用が注目を集めている。
　本セミナーでは、主要なフィルタ設計法を取り上げ、その理論をできる限り詳細に説明することを心がける。また、MATLABによる各種アルゴリズムのシミュレーション結果を確認しながら、解説を進める。現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、最近評判のフィルタリング方法を紹介しつつ、特に画像の復元問題においては、複雑なアルゴリズムの中に存在するキーテクニックの特徴をわかりやすく解説する。最近の研究動向にも触れ、オリジナリティをどのように生み出すかにも言及する。

1. 画像処理の基礎
   1. 画像表現
   2. フーリエ変換
   3. 畳み込み
   4. 空間領域と周波数領域のフィルタリング
2. ノイズ除去フィルタの設計
   1. 平均値フィルタ
   2. メディアンフィルタ
   3. ガウシアンフィルタ
   4. バイラテラルフィルタ
   5. 2次元フィルタ
3. エッジ検出 (強調) フィルタの設計
   1. Prewittフィルタ
   2. Sobelフィルタ
   3. ラプラシアンフィルタ
   4. 鮮鋭化フィルタ
4. 画像復元のためのフィルタリング
   1. 劣化の種類
   2. ウィーナーフィルタ
   3. ARMAモデリング
   4. 圧縮センシング
   5. 画像復元フィルタの選択
5. 最近の研究動向
6. 画像認識/画像理解への応用